閉域・大規模開発におけるGitLab Duo Agent Platform活用： 個人の試行から、AI前提の開発プロセスへ

大規模・ミッションクリティカルな公共システムの開発現場でも生成AI活用への期待が高まる一方、セキュリティ確保が大きな壁となっています。
この制約の中で生成AIをいかに実開発へ組み込むかが、大きなチャレンジとなっています。
本講演では、既存GitLabとローカルLLMを組み合わせた閉域AI基盤を構築し、 GitLab Duo Agent Platformを実開発の一部へPoC導入した取り組みを紹介します。
実践を通じて見えてきた技術・開発プロセス・組織定着の課題と、個人利用からプロジェクト標準、AI前提の開発へ広げていく展望を共有します。

Claude Mythos時代のAI統治とは：日立システムズが実践するAI統治型DevSecOps

フロンティアAIの登場により、脆弱性発見や攻撃コード生成の自動化が進み、サイバー攻撃の「質・量・速度」は大きく変化しています。
従来の人手中心・後追い型のセキュリティ対策では、この変化に追従することが難しくなりつつあります。こうした時代に求められるのは、開発・リリース・運用の各工程にセキュリティとガバナンスを組み込む「AI統治」の考え方です。
日立システムズでは、GitLabとSLM（System Lifecycle Management）を連携させた「AI統治型DevSecOps」を推進し、開発段階での脆弱性対策（シフトレフト）、統制の取れたリリース、稼働後の継続的な脆弱性管理を実現しています。
銀行・保険・証券など、厳格なガバナンスや規制対応が求められる金融機関を中心に、GitLab Duo Agent Platform（DAP）の活用を進めながら、脆弱性チェックの高度化とセキュリティチェックリスト確認の自動化にも取り組んでいます。
本講演では、Claude Mythosのような高度な脆弱性発見能力を持つAIモデルが攻撃側にも利用されうる時代を見据え、開発・リリース・運用の全フェーズで防御力を強化する取り組みと、その知見を活かした社外向けソリューション展開への展望をご紹介します。

統制と自由度の両立で加速する AI 駆動開発：ソニーグループの厳格なセキュリティ基準下での実践

Sonyグループの一員であるソニービズネットワークスでは、グループ全体で求められる厳格なセキュリティ基準に対応するため、SVNからGitLabへ移行し、セルフマネージド環境でセキュリティ基盤を約10年かけて整備してきました。この基盤を土台に、現在はグループ基準に沿ったAI駆動開発の実現を目指しています。要件定義から実装・テスト・リリースまでの開発関連情報をGitLab上に集約し、一貫性のあるコンテクストを生成。これを元にAIによる要件ドラフト作成・差分要約・レビュー支援を活用することで、手戻り削減と開発リードタイムの短縮を推進しています。AIの成果物は必ず人が承認するルールを設けることで統制を効かせる一方、コード生成ツールについてはエンジニアが自分に合ったものを自由に選べるよう、Claude CodeやKiroとの連携を進めるなど、統制と自由度を両立させています。AI活用推進のための専門組織設置や、マインドセットに依存しない「仕組み」としてのセキュリティ統制など、組織的にAI駆動開発を推進する実践知をご紹介します。

速く作るほど、壊れていく：GitLab Duo Agent PlatformとDNAで進化を統制するAI駆動開発

AIで開発の反復が速くなるほど、仕様とコードは少しずつズレていきます。このズレを防ぐために、私たちは要件・仕様・設計といった決めごとを「DNA」として文書化し、軽量なオントロジーとしてAgentに読ませる方法を取っています。ただ、DNAは書いて終わりではありません。DNAの記載品質をチェックするエージェントと、DNAと実装の乖離をチェックするエージェントの2つをGitLab Duo Agent Platform上に用意し、GitLabの階層構造を使って全プロジェクトに配布・適用しています。個人の規律ではなく仕組みで方法論を組織に定着させる、その実践をお話しします。

デジタル庁 GCAS DevStack：フロンティア AI 時代のセキュリティ課題に応える能動的ガバナンス

フロンティア AI による脆弱性検出能力の高度化が、新たなセキュリティ課題を生んでいます。ソースコードの厳格な管理に加え、継続的な検査と迅速な修正、ソフトウェアサプライチェーン全体の可視化、そしてインフラのコード化（IaC）と合わせた管理が、セキュリティとガバナンスの観点から重要になっています。
官公庁ではこれまでソースコードを納品物として管理してきましたが、今後はより能動的なガバナンス管理、運用が求められます。
こうした課題に対し、デジタル庁は、府省庁や地方公共団体、準公共団体、公共 SaaS のガバメントクラウド利用システムに向けて、GCAS DevStack を提供します。ガバメントクラウド上で GitLab を提供することで、ソースコードの一元管理、変更履歴の追跡を可能にし、CI/CD パイプライン環境が検査と修正の基盤となります。「Shift-Left」アプローチは開発早期の AI による高度な脆弱性検出に対応しつつ手戻りコストを削減します。さらに、SBOM の自動生成でサプライチェーン全体を可視化します。IaC の実践的サンプルはインフラ構築の厳格な管理を実現し、AI による脆弱性検出の高度化にも寄与します。GCAS DevStack は、GitLab Duo Agent Platform を初めとした AI 駆動開発を迅速かつ安全に実現する基盤にもなります。
本講演では、こうした AI を活用したソースコードの能動的ガバナンス管理を実現するGCAS DevStack についてご紹介します。

お客様講演

閉域網でも AI を使いこなす：ローカル LLM×GitLab DAP の実践知

フィックスターズ社は、SVN＋チケット管理から GitLab へ、そして AI 活用基盤である Duo Agent Platform(DAP)へと、開発環境を段階的に進化させてきました。受託開発というビジネスモデル特有の、案件ごとに異なるセキュリティ要件や AI 活用ポリシーという制約に向き合いながら、Self-Managed 環境とローカル LLM のホスティングという選択により、閉域網でも安全に AI を活用できる仕組みを構築しています。
本講演では、Gemini・Claude など複数の AI ツールが混在した現場から、DAP を軸としたセキュアな運用体制へと整理していった実践の過程をご紹介します。コーディングエージェントと DAP を組み合わせ、生成したコードのレビューを自動化する仕組みや、レビューの強制化・社内トレーニングといったガバナンス面での取り組みに加え、高まり続けるエンジニアの AI 活用ニーズと、セキュリティ確保との両立に向けた今後の展望をご紹介します。

工数最大60%削減の裏側：KDDIが実践するAI-DLCの全貌

「KDDI GPU Cloud」は、最新GPUサーバー（GB200 NVL72）をレンタルできる新クラウドサービスとして、開発本格化からわずか3か月での商用リリースを実現。その裏側にあったのが、GitLab Duo Agent Platform（DAP）を活用し、AIを前提に開発プロセス全体を見直すAI駆動開発、AI-DLC（AI-Driven Development Lifecycle）への転換です。
コーディング以外の「70%の周辺業務」こそ真のボトルネックと捉え、計画・要件定義から設計、実装、テスト、トラブルシューティングまで開発ライフサイクル全体にAIを組み込みました。AIの提案を起点にチームで議論・検証・合意する開発スタイルへ転換し、AIが提案し人が判断する体制を構築することで、最大60%の工数削減を実現しました。
本講演では、GitLab Duo Agent Platform（DAP）を活用したAI-DLCの実践を題材に、導入における組織・プロセス面での課題とその乗り越え方、そしてAIを開発ライフサイクルの中心に据えた開発スタイルへの転換から得られた知見をご紹介します。